貨幣政策與股票價格相關性分析

周盈南 金涵

中圖分類號：F224 文獻標識碼：A

內容摘要：本文根據理論模型框架分析貨幣政策與股價的相互影響，并運用模態經驗分解EMD方法深度挖掘股價收益與貨幣政策變量等序列內的信息，發現我國貨幣政策影響股市的渠道是不通暢的，影響是微弱的。在考慮貨幣供給內生性問題后，發現股價的變動會顯著地影響貨幣需求與信貸等貨幣政策變量。最后得出結論，由于股價上漲伴隨高預期回報會吸納流動性，我國貨幣供給具有內生性，進而影響實體經濟的流動性，因此貨幣當局應密切關注股價。

關鍵詞：貨幣政策 股票市場 經驗模態分解 貨幣供給內生性

資本市場尤其是股市在國民經濟運行當中所扮演角色的份量越來越重。一輪牛市行情的啟動引發了又一場關于股市與貨幣的探討，央行降準降息的消息似乎啟動了牛市的引擎，很多人產生了貨幣政策推動股市的“幻覺”。那么貨幣政策真的能夠影響股市嗎？2015年繼央行首次降息后，2015年2月M1同比增速有上月的10.6%下跌至5.6%，3月繼續下挫至2.9%，同樣的是M2同比增速也有放緩的趨勢，與火熱的股市形成對比。同時，伴隨著股市收益的高預期，居民儲蓄“搬家”，資金“脫實向虛”等現象又似乎不絕于耳。那么貨幣政策與股票市場的相互關系到底如何？本文將就此進行分析。

文獻綜述

目前，國內外學者主要通過實證檢驗的方式對貨幣政策與股票市場相互影響關系進行了研究。學者們基本認同貨幣政策與股票價格間存在關聯性。然而，由于研究的方法和數據不同，在影響的效果方面仍有分歧。

在貨幣政策對股市影響性方面，國外學者首先進行了研究。Waud（1970）研究指出名義貼現率的降低會對股票市場產生明顯利好，并導致股價上升。但貼現率的設定基于市場利率，具有一定的內生性。Homa 和Jaffee（1971）認為貨幣供應量對股票回報之間有著顯著的正向影響。然而Berkman（1978）、Lynge（1981）的研究均表明貨幣供應量與股價呈反向變動關系。從20世紀90年代開始，學者開始使用向量自回歸模型以剔除內生性影響。Thorbecke（1997）構建了VAR模型，考慮了貨幣政策、股市收益率以及宏觀經濟等指標，發現聯邦基金利率的變動會引起道瓊斯工業指數的逆向變動，并且對股票收益率具有顯著影響。Bernanke 和Kuttner（2005）以30天聯邦基金期貨合約的價格作為研究對象，發現其非預期下調會正向影響股票預期超額收益并帶來股票價格指數的上漲。Ahmed（2007）采用VECM模型研究發現短期內股票市場受貨幣供給沖擊的影響較大，而長期間兩者并不存在穩定的相關關系，但是當在模型中進一步考慮利率因素之后，貨幣供給量變動與股票市場指數收益之間的關系就變得具有穩定性。Bjornland和Leitemo（2009）采用SVAR方法，發現聯邦基金利率升高100個基點，股票的實際價格則會下降7%-9%。

國內學者對于此問題也進行了深入的研究。錢小安（1998）對1994-1997年的數據進行靜態回歸，發現我國貨幣供應量與資產價格間相關性較弱。易綱、王召（2002）構建了一個封閉條件下包含金融資產的貨幣政策傳導機制模型，認為短期、中、長期內未預期貨幣供給的增加會正面影響股票市場，但長期中貨幣中性。胡援成和程建偉（2003）以貨幣供應量、名義利率和真實利率為變量，采用協整和Granger因果檢驗方法分析發現我國貨幣供應量對股票市場的影響較大，而利率影響較小。孫華妤和馬躍（2003）運用滾動式VAR方法分析發現我國貨幣政策的貨幣供應量對股票市場沒有顯著的影響，但利率政策對股票市場有很大影響。王培輝（2010）基于平滑轉移向量誤差修正模型以及一般化脈沖響應函數方法模擬了我國的經濟系統，發現貨幣沖擊對股票價格波動的影響呈現出一定的非對稱性。彭曉林（2012）采用BEKK模型研究了利率和貨幣供應量對股票市場的影響及其長期效應。他認為利率和貨幣量均會對股票市場產生影響，但利率的影響更長久。

在股票市場對貨幣的影響方面，國內外學者進行了廣泛的研究。Bernanke&Gertler（2000）認為由于股票價格波動較大，資產價格不宜作為貨幣政策的決策依據。Mishkin（2001）也反對貨幣政策盯住將資產價格，因為股市投機性強且變動頻繁。而Cecchetti&Genberg（2000）則認為資產價格可以反映通貨膨脹的預期，所以股價應當被考慮進貨幣政策穩定物價的目標中。國內研究中，瞿強（2001）認為資產價格的變動會對GDP缺口產生影響，所以我國貨幣政策應關注股價等資產價格。呂江林（2005）對我國1990-2002年的年度數據運用協整分析和ECM模型，發現股價與GDP間存在顯著協整關系，但股價并不是GDP增長的原因。與發達國家及新興市場國家情況對比分析后，他認為隨著我國股市發展，我國貨幣政策應對股價做出反應。張立軍（2009）基于SVAR模型認為股票價格能在一定程度上改變貨幣量，影響貨幣政策效果。陳繼勇（2013）使用SVAR模型進行研究，發現資產價格波動在一定程度上反映了未來產出和通貨膨脹信息，其中，股票價格對未來產出缺口的預測能力側重于短期，對未來通貨膨脹率的預測效力偏重于較長時期；房地產價格反之。因此中國貨幣政策在一定條件下可以盯住資產價格。

在這場關于股票市場與貨幣政策的討論中，學者們的觀點尚未達成一致——不同的研究由于不同的假設前提，不同的樣本數據，以及不同的數據處理方式帶得出不同的結果。若把觀點的差異歸結為中國股市的發展尚不完善并不具有說服力，因大量的實證研究表明中國的股票市場在20世紀90年代后期的已經是漸進有效的（張兵，2002），貨幣政策對于股市的影響機制如若存在，一定是遵循著某種規律，且亟需被發現與認識的。從另一方面來講，如果不同的計量方法得出不同的答案，側面說明了之前認識到的貨幣政策對于股市的影響機制是不穩健的。當然，客觀的原因在于股市所受影響的因素太多，政策變動、外部沖擊、不同的時間尺度，甚至不同的頻段都包括大量的不確定的噪聲存在。

在研究方法上，現有研究大多采用協整、VAR等方法處理非平穩、非線性時間序列。但其局限之處也很明顯：進行協整分析時需滿足兩個前提條件：變量之間必須是同階單整關系；變量間必須是長期的線性均衡關系。而現實的經濟系統很難同時滿足這兩點；VAR及SVAR等VAR類模型適用于完全按市場規律運行的經濟體。而我國由于存在政府干預，即結構約束，VAR類模型很難進行準確的預測（李子奈，2010）。

另外，現有文獻未能很好地解決貨幣政策代理變量內生性的問題。貨幣供應量是股市的上漲引致了貨幣需求的上升抑或貨幣供給帶來的流動性改善推動了股市的上漲。學者往往采用VAR模型來克服內生性問題。但正是由于VAR模型在這個話題上的普遍應用，加上缺少嚴格的理論支撐，使得“會說話的數據”沒有清晰地闡釋出其中機制。

經驗模態分解方法（Empirical Mode Decomposition）由N.E.Huang于1998年提出，可以將非線性非平穩的時間序列分解為有限個線性平穩的序列，提取出不同頻率下時間序列的周期，進而全面分析各經濟變量在不同頻率下的相互影響關系。自EMD方法提出以來，已經在經濟、金融工程領域得到了廣泛應用。秦宇（2008）采用EMD方法將上市股票價格進行了趨勢分解和波動性分析，發現各分量對重大宏觀事件反應程度不同。但其并未對分解出的6個IMF分量進行重構。而IMF分量過多、各分量間區分較小，會導致經濟意義難以顯現（何孝星，2014）。史美景和曹星婉（2012）對我國通貨膨脹率以及股票收益率的變化趨勢做了分解，并借鑒了Baxter&King（1999）的方法進一步把6個IMF分量重新合并為高頻、中頻以及低頻三個波動周期，發現不同周期中通貨膨脹率和股票收益率的影響關系有所不同。

綜上，本文將采用經驗模態分解方法來觀察不同時間尺度下貨幣政策與股票價格的相關關系以進一步分析貨幣政策對于股票市場的影響。本文的貢獻在于以下兩點：一是利用經驗模態分解方法（EMD）挖掘時間序列中更多的信息來闡明貨幣政策與股票價格的相關機理，在不同的時間尺度下對于理論模型進行實證檢驗，試圖發現不同的期限結構下二者相應的作用機制。二是通過分解的時間序列，考慮貨幣供應的內生性問題。

理論模型

（一）貨幣供給內生性問題

經濟學界一直存在著貨幣供給的內生性與外生性之爭。貨幣供給內生性理論認為，貨幣供給并不是中央銀行可以自行決定的，而是由經濟中諸多因素所內生決定的。中央銀行只能被動地根據經濟發展所需的貨幣量投放貨幣。而貨幣供給外生性理論則認為貨幣當局有能力通過調節貨幣供應量來影響實體經濟。在研究貨幣政策對于股價的影響方面，學者一般會選擇貨幣供應量作為貨幣政策代理變量。這樣的做法往往隱含貨幣外生的前提條件，忽略內生性因素。根據現代貨幣數量論，如若貨幣供給變動能使貨幣需求量受到影響，可以認為貨幣供給為外生；反之，貨幣供給可以認識是內生的。這里討論的內生性有別于統計意義上的內生性，即變量與誤差項之間存在相關性。

關于我國證券資產需求對于貨幣需求影響的存在性早期已經被學者證實（謝富勝，2000）。而周誠君（2002），魯國強和曹龍騏（2007）也認為我國貨幣供給具有明顯的內生性?；诖耍谘芯控泿耪吲c股價的相關性上，貨幣供給內生性問題可能顯得不可回避。貨幣供應量增加伴隨市場流動性寬裕，市場利率下降，會有利于股價的上升；而股價的上升也會很大程度上吸引資金入市，影響貨幣需求函數。但是從中央銀行的角度出發，貨幣政策的方向在短期內是不會輕易地變化，寬松期或者緊縮期會持續很長的時間——美國在走出2008年次貸危機5年之后，遲遲的沒有開啟加息周期。因而短期內的貨幣量的波動不能看作是貨幣政策的代理變量，側面可以看作是貨幣供給內生性的體現。而中長期或者是在寬松或者緊縮的持續期內，貨幣政策的有效性可以較好的衡量。簡言之，短期內貨幣供給內生性較多的體現在貨幣量上，而長期貨幣量能較好的反映貨幣政策方向與力度。關于這個問題將在實證部分進一步檢驗。

（二）貨幣政策與股票市場相互影響的經典理論分析

1.貨幣政策對股市的影響。貨幣政策主要通過貨幣供應量和利率調整兩方面對股票價格產生影響。

貨幣供應量。貨幣可視作一種資產。根據資產組合理論，貨幣供應量上升時，投資者持有的貨幣量也將增加。當其安全資產比例較高時，投資者就會增加投資風險資產。若風險資產的供給數量一定，其價格就會上升。

利率。一是股票絕對估值理論：貨幣政策會影響利率進而間接地影響折現率，最終通過貼現模型影響股票價格。當利率下降時，折現率也會下降，股票價格則會上漲。二是資產選擇理論：利率分替代效應和積累效應負向影響股價。其中，替代效應：假設只有股票和債券兩種投資品且資產總額一定。利率下降時，債券價格上升，投資者會減少購買債券，增加股票投資，從而股價上升。積累效應：利率下降意味著無風險資產的收益下降。而為達到一定的財富積累目標，投資者會增加購買風險資產，股票價格上升。

2.股票市場對貨幣政策的影響。股票市場影響貨幣政策的傳導機制主要有以下四種渠道：

一是投資（托賓q）效應。詹姆斯·托賓定義q為企業的市場價值與資本重置價值之比。若q>1，企業市場價值高于資本的重置成本，企業可以通過發行較少的股票獲得較多投資品。因此企業會增加投資，促進總產出增加。

二是財富效應。弗朗哥·莫迪利安尼的消費生命周期模型認為股票價格上升會使金融財富增加，進而使居民畢生財富增加。邊際消費傾向一定時，消費者畢生財富的增加就會帶來消費支出的增加。但短期股價對消費刺激作用較小。因此若股市長期穩定繁榮，居民畢生財富增加，消費增加，從而擴大總產出。

三是資產負債表（信用）效應。Bernanke和Gertler認為由于市場的不完全和信息不對稱，銀行的貸款意愿會影響企業投資支出。股價上升意味著企業凈值增加，即貸款抵押品的升值，這有助于公司進行外部融資，從而增加投資支出。

四是流動性效應。米什金認為股票流動性較好，容易變現。當其價格上升時，消費者陷入財務困難的可能性較小，因此會增加耐用品的消費支出，進而增加產出。

（三）貨幣政策與股價價格相關性的理論模型

根據上述的經典理論并且結合我國現實，本文借鑒（易綱，2002）中的模型。此模型在一系列前提假設下，闡述了貨幣政策的股市傳導模型。

簡單推導如下：

假定存在一個封閉的經濟，無名義匯率的變動，利率由市場決定，包括股票市場在內的資本市場相對成熟完善，并且一般商品價格變動表現出粘性。

假定產出（收入）Y是由總需求D決定的：

Y=σ（D-Y） 其中：σ>0 （1）

根據托賓q 的一般定義，q 值越大，意味著資本的市場價值超出資本重置的成本越多，因此投資上升。所以，托賓q 的大小能夠正向影響總需求。并且，在一個封閉經濟中，總需求同時也受到消費C（對數表示）和政府支出G（對數表示）的影響，即：

D=τC+αq+ρG 其中：τ>0，α>0，ρ>0 （2）

由此可以得到產出的調整方程為：

Y=σ（τC +αq+ρG -Y） （3）

公眾消費的調整取決于財富的變化，而財富主要由當期的收入和手中持有的股票組成：

（4）

其中q和下文中的P均是與充分就業產Y、均衡利率水平r和名義貨幣供給M所描繪的狀態空間所對應的q和P的穩態數值。

商品的價格水平P（對數表示）在向穩態逐步調整：

（5）

以下將引入托賓q的動態。如果以π表示利潤，以r表示短期實際利率，那么，由于資本的邊際收益產品等于資本使用者的成本rq-q，就存在以下的均衡關系：

（6）

短期實際利率r 是由名義利率i 和預期通貨膨脹πe決定的（在此假定πe=P）：

r=i-πe （7）

在一個典型IS-LM框架下，名義利率i 是由產出Y 和實際貨幣供給M-P（對數表示）決定的，即：

i=bY-h（M-P） b>0 h>0 （8）

并且，注意到利潤π取決于產出Y，因此存在：

π=κ+μY μ>0 （9）

這樣，借助式（5）-式（9），就可以得到托賓q 的調整方程：

（10）

由于價格剛性的存在，一般商品價格和股票市場價格受到貨幣政策影響后變化規律的不同，可以根據時間長短依次劃分為四個時期，即短期、中短期、中長期和長期。

短期內商品價格呈現出一定的剛性，可以認為物價外生于股票市場，貨幣政策只帶來股票價格的上漲。但是實際中物價水平很難完全剛性，所以學者易綱認為這種情形只是理論上的極端。但是本文認為，假若股票市場與實體經濟的傳導渠道沒有有效的連接，可能這種理論上的物價外生現象會在一段時間內存在。

中短期內，貨幣政策通過公眾未預期到的貨幣供給增加帶來短期名義利率的下降，進而促使股價上升，而股價的上升會通過Tobin q效應刺激投資需求，同時使得一般物價水平上升。

中長期內，與中短期的情形不同的是，Tobin q 效應帶來了生產率的提高，或者是規模效應帶來供給的增加，至此引起一般物價水平的下降。綜上，貨幣供應會一定程度上被股市分流，而股市價格影響一般物價的假設前提是Tobin q效應影響投資需求的渠道是有效的。而長期的貨幣中性很難具實際價值，本文不做重點討論。

實證模型

本文使用經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition）對貨幣政策和股票價格序列進行分解。Huang（1998）所提出的EMD算法，依據數據自身的局部時間尺度特征來進行信號分解，使復雜信號中不同尺度的波動或趨勢逐級分解為有限個本征模函數（Intrinsic Mode Function，IMF），所分解出來的各IMF分量包含了原信號不同時間尺度的局部特征信號。每一個IMF都代表著原信號中所包含的一個尺度波動成份，而余項通常代表原信號的趨勢或均值。該方法不需要事先設定任何基函數，克服了傅立葉分解和小波分解方法需要依賴于先驗性的諧波基函數和小波基函數的缺點，具有十分明顯的優勢。

EMD算法能夠對數據進行希爾伯特變換獲得時頻譜圖，得到有物理意義的頻率。它能夠突出信號的局部波動，為分析者提供不同周期的模態。

EMD分解方法需滿足以下兩個假設條件：

一是在整個數據集上，極值點數與過零點數相等或相差1。

二是在任一點，由局部極值定義的上下包絡的平均值為零。

IMF通過篩選過程逐個被提取出來。最高頻的首先被篩選出，接著根據頻率次高的IMF，直到分解出所有的IMF。

其具體步驟如下：

（1）確定原序列X（t）的所有極值點（包括極大值和極小值）。（2）采用三次樣條插值法產生原序列的上下包絡，并將二者的均值記為m（t）。（3）從原序列中減去m（t），得到C（t），C（t）=X（t）-m（t）。（4）若C（t）是IMF，記為第i個IMF，并用殘差r（t）代替X（t），r（t）=X（t）-C（t）；若C（t）不是IMF，用C（t）代替X（t）。重復步驟（1）至（4），直到殘差滿足停止條件。

這樣，原序列可表示為所有IMF 及殘差的疊加：

變量選取與實證檢驗

（一）變量選取與數據來源

表1為本文所選變量與數據來源。銀行間同業拆借利率（CHIBOR）作為市場化程度較高的利率，數據在1996年開始公布。由于EMD方法傾向于使用頻率較高的數據，并且考慮到數據可得性，本文所取數據為1996年1月至2015年3月的月度數據。

選擇狹義貨幣供應量（M1）而不是廣義貨幣供應量（M2）的原因是M1不包含準貨幣，在研究影響股價與貨幣供給內生性上更具有優勢。

（二）實證分析

對于各個變量進行EMD分解成不同頻率分布的子序列，即本征模（IMF）序列，其分解過程運用Matlab編程實現，設定的集成數量為100，噪聲標準差為0.2，圖1為LNS序列分解出的8個IMF序列，由高頻序列IMF1至低頻序列IMF8，ECG是LNS原始序列。限于篇幅，其余序列分解圖未列出。

為獲取不同時間尺度的序列進行分析，我們進一步將IMF分量合并。對于各個序列的IMF變量進行再次的疊加可以獲得相應的中短期、中期與長期的波動和趨勢，以此分析各個變量在不同的時間尺度下的相互影響。換句話說，長周期中的次周期會被分離出來，經濟變量之間的長短期效應差異能夠被識別。但是各IMF變量的相加存在一定的主觀性，可能不同的疊加方式會帶來不同的結果，以此削弱檢驗結果的可靠性。

本文根據FFT測度方法，得到IMF2平均周期一般在1年左右，IMF3平均周期一般在2年左右，都可以認為是中期與短期的分水嶺。因此將IMF1-IMF3進行疊加作為中短期波動，IMF4與IMF5相加作為中長期趨勢，IMF6與其余項相加得到長期趨勢。下文將對IMF1-IMF2、IMF3-IMF5、IMF6-IMF8進行重新組合進行穩健性分析，由此獲得中短期序列（Short periods）中長期序列（Middle periods）和長期趨勢（Long periods）序列（見圖2）。Whole periods是指相關數據的原始序列。穩健性檢驗結果表明總體上本文短期、中期與長期的劃分是穩健的。

得到不同時間尺度下的數據序列后，可以進行相關變量的格蘭杰因果檢驗。表2與表3是不同時間尺度下的格蘭杰因果檢驗結果，表4和表5是另一種合并方式的格蘭杰檢驗結果以做穩健型分析。表2-表5中*表示通過10%的顯著性檢驗，**表示通過5%的顯著性檢驗，***表示通過1%的顯著性檢驗。

進行格蘭杰因果關系檢驗的一個前提條件是時間序列必須具有平穩性，否則可能會出現虛假回歸問題。因此在進行格蘭杰因果關系檢驗之前首先應對各指標時間序列的平穩性進行單位根檢驗（unit root test）。常用增廣的迪基——富勒檢驗（ADF檢驗）來分別對各指標序列的平穩性進行單位根檢驗。由于單位根檢驗顯示，M1與CPI檢驗P值都大于20%，表明長期項存在單位根，是不平穩的時間序列，因此他們的格蘭杰因果檢驗結果不是穩健的，故表中未列出。

通過格蘭杰因果檢驗（見表2-表5） ，一些影響機制的有效性得到了印證。在LNS的檢驗中發現：

第一，理論模型中貨幣政策與股價的影響機制在實證檢驗中是微弱的。首先貨幣政策的兩個中介指標，貨幣量與利率對于股價的影響是微弱的，在不同的時間尺度上都不是穩定的。M1_M是LNS_M的格蘭杰原因未能通過穩健性分析，因此可以認為貨幣政策無法有效的影響股票價格。M1的原始序列是股價原始序列的格蘭杰原因，但是一旦被分解至不同的頻率下，影響的不穩定性就此暴露。

第二，股價無論是的中短期波動還是中長期的變化都是M1和TL的單向格蘭杰原因，中長期上是CHIBOR的單向格蘭杰原因。格蘭杰因果檢驗與不同頻率分量的相關性檢驗都證實了股價變化對于貨幣量與利率的影響。一般來說貨幣供應量直接衡量貨幣供給往往會遺漏貨幣需求的影響，但是在不同的時間尺度下實證證據都顯示，LNS對于M1的單向主導體現了我國股票市場對于貨幣需求有著顯著的影響。除此外還說明，我國貨幣供給存在內生性，短期內的股價波動能夠很好的解釋貨幣量的短期波動（見圖3、圖4）。

第三，中短期內CPI與股價幾乎不存在相關性，也不存在格蘭杰因果關系。而中長期內股價是CPI的格蘭杰單向原因。實證結果說明物價水平外生于股票市場的現象確實存在，我國資本市場常常由于沒有起到經濟晴雨表的作用而被詬病，可能這樣的詬病并非空穴來風，模型中的Tobin Q效應可能是不穩定的甚至是不存在的。但是股票市場與實體經濟其實沒有完全割裂，LNS在中長期能夠很好地解釋CPI（見圖5）。這可能可以被資產價格隱含未來通脹的信息（王虎，2007；陳繼勇，2013）所解釋。

第四，貨幣政策對于物價水平的影響力是顯著有效的。在中長期內，各個貨幣政策變量都與CPI互為格蘭杰原因，而中短期內只有M1是CPI的單向格蘭杰原因。之前分析過貨幣政策的有效性可能在很大程度上體現在較長的時間尺度上，所以貨幣政策的影響應較多的體現在中長期序列中。不難發現，貨幣政策對于股價和對于CPI的影響有著明顯的差別，影響物價的有效性遠遠大于作用與股票價格。

為了檢驗長期周期中，我國貨幣政策對股價和CPI的影響有何差異，本文根據Conover（2005）的標準將我國貨幣政策周期進行了劃分。本文對我國貨幣政策周期的劃分判斷標準為央行首次反向調節準備金率或者一年期存款基準利率，分別用1和0表示。Difference為兩類區間的均值差，采用異方差雙樣本檢驗，括號內表示T檢驗的p值（見表6）。

從表6與表7中可以看出，在貨幣政策的擴張期中股票的收益率沒有顯著的超過緊縮期，僅僅在中長期序列股票回報有顯著的差異，說明我國的貨幣政策對于股市的影響在長期內不明顯，股市包含較多的噪聲。

然而通脹率卻在擴張期顯著的要低于緊縮期。因為緊縮貨幣主要是為了抑制高通脹，我國央行的貨幣政策具有相機抉擇的特點。然而只有在中短周期中（根據FFT測算在一年左右），CPI的波動在寬或緊的貨幣政策環境中沒有顯著差異。

至此可以認為貨幣當局的相機抉擇式貨幣政策在較長的時間段中體現出了周期性，有效地抑制了通貨膨脹，而短期內有效性欠缺；而貨幣政策對于股價沒有顯著的影響。這再次佐證了之前的實證結果。

結論及建議

綜上所述，基于上述論證分析本文得到以下結論與猜想：

貨幣政策的兩大中介目標貨幣供應量與利率對于股市的作用機制與經典理論有一定的差距，不能有效并持續性的影響股價。央行采用的貨幣政策是相機抉擇式的，帶有斟酌性的，因而對于若干貨幣政策渠道（包括利率、貨幣供應量和信貸）影響股市的檢驗是微弱的。

我國股市的發展至今，其地位越發的重要。股市的上漲會吸引資金的進入，對于輸入實體的貨幣有分流效應。因而資金“脫實轉虛”并不是空虛來風，股市對于貨幣各個層次都或多或少的有分流的效應存在，因而實體經濟融資成本高企與股市紅紅火火的并存場面經常性的上演；信貸與此同時可能是大幅增加，但是一定程度上沒有服務于實體經濟。

貨幣政策的股市傳導機制是不完善的或者是微弱的，那么長期股市的持續高漲不可能被貨幣政策的寬松所支撐，盡管近期一輪牛市的火花可能是央行降準降息的寬松潮流所點燃的；真正主導股市不斷沖高的可能是如席勒所述的非理性繁榮而非所謂的寬松貨幣潮。當然不可否認的是貨幣影響股市效應不明顯并非意味著政府對于股市無力干預。但是我國所謂“政策市”的股票市場并不是貨幣機制左右的，政府仍然通過其他諸如釋放信號，改善預期等諸多手段影響著股市。

可以猜想的是，央行的貨幣政策希望將資金注入到干涸的實體經濟中去。盡管拉動股市對于實體會有所提振，但是股價漲得過于瘋狂會使實體內的流動性雪上加霜。貨幣供給內生性是貨幣當局不容忽視的問題，當然也不能回避。因此，貨幣當局應當謹慎地關注股票市場謹防資產泡沫，并且就在當下，往往“股市慢?！毙Ч选?/p>

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